統計學關鍵字典
活動訊息
內容簡介
～大數據時代，用統計學為你的履歷加分～
推薦給所有勇於跨領域、學習新知的專業職場人！
生活在互聯網的時代，統計學的知識在所有的領域都不可或缺。
尤其是商業領域，統計學在「市場行銷」、「企業決策」、「人工智慧」、「關鍵字檢索」等各個領域都受到廣泛的運用。
但是統計學的知識，有其嚴謹的定義和使用框架。
儘管我們在學生時代學過基本的統計方法，比如平均數、中位數、標準差、機率，但是實際面對市場調查或財務報表時，往往也不知道該如何運用這些數據幫助我們分析現況、對未來下決策。
實際上，即使是經常在實務中應用統計方法的人，往往在接手全新的專案時，便沒辦法比照舊有方法，導致所學知識派不上用場。即使想認真學習，也常因為統計學是一門專業科目，若非花費大筆報名費用參加課程，便是得尋覓坊間參考書自行鑽研，而在學習上浪費大量的時間。
本書正是為所有想學習統計學的人，提供最有效率的學習途徑。
書中彙整重要的公式、定理、統計方法和理論，以跨頁形式歸納基本內容，並透過生活實例示範該統計方法的應用範疇。
本書架構根據應用類型，分為以下11個大類別：
●敘述統計▸▸你認為國民的所得平均值是多少？這個數值能代表你的所得嗎？
●相關關係▸▸取一個數值，表現工作時數與睡眠時數的相關性
●機率▸▸能從過去的中獎結果，預測下次的中獎號碼？
●機率分布▸▸五次推銷，能夠成功簽約的機率是多少？
●估計▸▸節目收視率差1％，這樣的差距算大嗎？
●檢定▸▸想證明新藥是否有療效，證據就是檢定
●無母數檢定▸▸東京某醫科大學的錄取率，是否存在性別差異？
●迴歸分析▸▸一個公式，就能預測高級葡萄酒的價格
●變異數分析與多重比較法▸▸輕鬆排定工讀生的排班表
●多變量分析▸▸透過結構分析調整組織，使人才能夠適得其所
●貝氏統計▸▸信箱過濾器簡單區分垃圾郵件的方法
從國高中學習的「資料整理」與「機率和統計」，到大學或專業科目深究的「估計」、「檢定」、「迴歸分析」與「多變量分析」，乃至於大數據時代不可或缺的「貝氏統計」。
本書涵蓋目前統計學所有的應用領域，並以大百科的檢索條目般一一羅列，有助於初學者掌握整體的面貌。
據說特斯拉的創始人伊隆・馬斯克，在9歲時就讀完整部大英百科全書。
本書作為統計學的百科全書，儘管不能保證各位在創業時，業績能像火箭一飛沖天，但絕對能讓你成為具備統計觀的一流商務人士。
在資訊愈來愈多樣、數量不斷增加且產生速度飛快的未來，唯有運用統計學，才能幫助我們的命運進行貝氏更新。
本書特色
◎專書彙整113個廣泛應用於各領域的統計學公式和定理，讓需要統計學的人學習更有效率。
◎每一節以五顆星標示「難易度」、「實用性」與「考試機率」，重點觀念一目瞭然。
◎獨立專欄列舉實例，讓初學者快速掌握統計學在日常生活的實際應用。
※因應印刷需要，內頁預覽顏色與實際印刷不同，敬請見諒。※
目錄
◎序言
◎本書的特點和使用方法
Chapter 1敘述統計
▸統計學的歷史
▸資料整理不可或缺的敘述統計
01資料尺度
・度量水平分為四種
・史蒂文斯冪次定律
02次數分配表和直方圖
・首先將資料整理成次數分配表
・根據次數分配表製作直方圖
・用直方圖找出虛報資料
03柏拉圖
・根據相對次數、累積相對次數分配表製作柏拉圖
・用柏拉圖分析生產不合格產品的原因
04上下標和sigma符號
・可以製作大量文字
・使用Σ符號，就能簡短地表示總和
05平均、變異數、標準差
・平均值和變異數的意義
・用變異係數比較兩組資料的分散程度
06次數分配表與平均值、變異數
・利用組值計算平均值和變異數
・真實值和利用次數分配表計算的值有誤差
07代表值
・平均實際上有各種類型
・中位數有兩種模式
・直方圖讓眾數一目瞭然
・對於所得平均值沒有實際感受的理由
08變數的標準化
・製作標準化的變數（standardized variable）
・偏差值使用標準化
09偏度、峰度
・偏度（skewness）是表示直方圖偏態的指標
・峰度（kurtosis）是表示直方圖高度的指標
・似乎比常態分布更能發現異常
10四分位數、盒鬚圖
・試著計算四分位數
・根據直方圖可以畫出盒鬚圖（box-and-whisker plot）
11交叉表
・熟悉行列、表側、表頭、周邊次數、總次數等用語
・用三重交叉表營造良好的職場氛圍
12圓餅圖、橫條圖、折線圖
・試著解讀圖表
・南丁格爾用獨創的圖表控訴糟糕的衛生環境
13散佈圖
・首先試著標記在散佈圖上
・利用散佈圖制定全球戰略
・用散佈圖矩陣預測女性的升遷
・有錢人活得久
14羅倫茲曲線
・利用零用錢的資料繪製羅倫茲曲線
・用吉尼係數預測國家的穩定性
15 Q-Q圖
・用常態Q-Q圖將偏離常態分布的偏差可視化
・利用常態Q-Q圖，確認是否可以視為常態分布
column從莖葉圖解讀資料的代表值
Chapter 2相關關係
▸什麼是相關？
▸相關關係必須注意的事項
01皮爾森相關係數
・用相關係數判斷量的資料的相關性
・相關係數與散佈圖
・別忘了回到散佈圖
02斯皮爾曼等級相關係數
・斯皮爾曼等級相關係數的解釋
・試求斯皮爾曼等級相關係數
・找出工作時間與睡眠時間的關係
03肯德爾等級相關係數
・肯德爾等級相關係數的解釋
・有相同等級時調整分母
・利用肯德爾等級相關係數找出工作時間和睡眠時間的相關性
04克雷莫V係數
・V值為1時相關性高，為0時相關性低
・年輕人和中年人對於音樂的愛好不同嗎？
05相關係數的估計和檢定
・估計的公式十分複雜⋯⋯
・透過無相關檢定確認是否存在相關關係
・調查各公司銷售額相關關係的信賴水準
06自我相關係數
・自我相關係數的計算機制和解釋
・時間序列模型｛Yt｝的自我共變異數
・用相關圖找出銷售額的週期性
column有許多可疑的相關
Chapter 3機率
▸源自賭博的機率歷史
▸古典機率論的完成
▸統計學和機率論的發展，奠定數理統計學的基礎
01事件與機率
・機率的基本知識和事件的意義
・以骰子為例，試著思考機率和事件
・撲克牌型的機率
02取捨原理
・取捨原理的證明
・計算順利交換禮物時的機率
03離散型隨機變數
・離散型隨機變數的例子：擲硬幣出現正面的次數
・試著把彩券製成機率分布的表格
04連續型隨機變數
・連續型隨機變數的例子：時鐘指針停止的位置
・量子力學的領域存在著肉眼可見的機率密度函數
05累積分布函數
・計算累積分布函數的方法
・試著用累積分布函數來表示30年內發生地震的機率
06期望值、變異數
・計算彩券的期望值
・計算飛鏢得分的期望值
・想靠賭博發財，就要認識賠率
・金融商品的價格是根據期望值決定
・利用平均值和變異數模型成為億萬富翁
07獨立事件和獨立隨機變數
・區分獨立事件和非獨立事件
・隨機挑選卡片時，十位數和個位數是獨立的嗎？
・預測樂透號碼購買，只是在浪費錢
08隨機變數的和與積
・組合隨機變數，計算獎金的期望值
09二維隨機變數（離散型）
・即使是無相關也未必獨立
・A先生是會被金錢誘惑的勢利眼嗎？
10二維隨機變數（連續型）
・解釋邊際機率密度函數
・計算飛鏢遊戲的獎金期望值
11期望值和變異數的公式
・隨機變數之和的期望值，等於各隨機變數期望值之和
・買幾盒牛奶糖才能完成收集
12大數法則、中央極限定理
・保證機率的大數法則
・大樣本在中央極限定理中被視為常態分布
・損害保險公司不會倒閉的原因要歸功於大數法則
13柴比雪夫不等式
・柴比雪夫不等式的意義
・大數法則的證明
column計算班級裡有兩人同一天生日的機率
Chapter 4機率分布
▸機率分布有很多種類的原因
▸特別重要的四個機率分布
01伯努利分布、二項分布
・n愈大，愈近似常態分布
・利用二項分布計算五次推銷中成功簽約X件的機率
02幾何分布、負二項分布
・s＋1次以後的成功機率與歷史無關
・稱為負二項分布的原因
・「抽中中獎籤為止的次數」的真正意義
03卜瓦松分布
・與罕見現象次數相關的機率分布
・卜瓦松極限定理
・日常生活中隨處可見卜瓦松分布
04超幾何分布
・理解超幾何分布的公式
・n愈大，愈近似二項分布和卜瓦松分布
・N愈小，有限母體校正愈有效
・估計某種生物棲息數量的方法
05均勻分布、指數分布
・指數分布是無記憶性的連續型機率分布
・利用指數分布計算20年內發生地震的機率
06常態分布
・有不少服從常態分布的例子
・利用高爾頓板實際感受一下常態分布
07 χ⊃2;分布、t分布、F分布（概述）
・從樣本瞭解母體時所需的分布
・針對蘋果的重量進行推論統計
08 χ⊃2;分布、t分布、F分布（詳述）
・觀察定義式，想像它代表什麼樣的統計量
・t分布的特徵司徒頓化
・F（m, n）和F（n, m）的關係很有用
09韋伯分布、柏拉圖分布、對數常態分布
・什麼是生存函數和風險函數？
・適用於所得、股價和人壽保險的價格
10多項分布
・計算邊際機率質量函數和共變異數
・行駛在國道246號，遇到4次紅燈、5次綠燈、6次黃燈的機率
11多維常態分布
・寫出二維的情況
・計算平均值、變異數、共變異數⋯⋯
・接待高爾夫利用二維常態分布來克服
column用軟體計算機率分布的值
Chapter 5估計
▸推論統計是指根據資料進行預測和判斷
▸大樣本理論與小樣本理論
▸不偏變異數和
序／導讀
前言
日常生活中隨處可見統計學
19世紀末的統計學家卡爾・皮爾森（Karl Pearson）曾經說過：「統計是科學的文法。」到了21世紀初的今天，統計學的應用範圍已經不僅僅局限於科學研究上。
下面讓我們來看看統計男（32歲，上班族）一天的生活日記吧。
「我詢問iPhone（※1），確認今天的天氣如何，得知澀谷區上午的降雨機率（※2）為20％。因為沒帶傘出門，害我在從車站到公司這段路上被大雨淋成落湯雞，真是倒霉。抵達公司後，我打開電腦，瀏覽入口網站yahoo！的新聞，注意到旁邊BEAMS的羽絨衣橫幅廣告（※3），於是點進去瀏覽，不過最後沒有買。我從上午開始就一直頭痛不止，所以到Seven Eleven（※4）買了力保美達來喝，卻依然沒有緩解。午休時間一過，我決定到日赤醫院檢查，雖然做了電腦斷層掃描（※5），但沒有發現異常。我哭著哀求醫生幫我解決頭痛的毛病，後來醫院開了LOXONIN（※6）給我，可是仍絲毫不見起色。我從早上開始就禍不單行，儘管有點誇張，但我開始思考什麼是命運（※7）。」
由此可見，統計學已經深入語言學、管理學、心理學、醫學、經濟學等所有領域，支撐人們日常生活的基礎。如果沒有統計學，我們一天也活不下去。
適合想有效掌握統計學全貌的人
感謝你從眾多統計學書籍中挑選出這本書。本書是專為以下讀者群所撰寫：
●想瞭解統計學所有內容的人
●想查詢統計學用語的人
●參加統計檢定考試的人
如果你符合上述任何一項條件，請一定要把這本書放在身邊，好好珍惜。
本書號稱「字典」，因此囊括範圍相當廣泛。從小學、中學、高中學習的「資料整理」與「機率和統計」，還有估計、檢定、迴歸分析、多變量分析，乃至在大數據時代不可或缺的貝氏統計，幾乎涵蓋了目前統計學的所有領域。因此，對於想要有效掌握統計學全貌的人來說，本書應該能成為最有力的好夥伴。
據說特斯拉的CEO伊隆・馬斯克（Elon Musk），他在9歲時就讀完了大英百科全書。你和本書的邂逅也是有著某種緣分，希望你能將這本統計學的百科事典看完，雖然不能保證在創業時，公司的業績能像火箭一樣一飛沖天，但一定能讓你成為具有統計觀的商務人士。
也許有人會認為，如果只是查詢用語的話，只要在網路上搜尋就可以了。但是，實際在網路上搜尋用語的時候，經常不容易找到適當的說明，要不然就是得花費許多時間才能理解。這是因為，光是透過網路搜尋的結果，我們並無法瞭解用語出現的領域，以及該用語的周邊知識。
只要運用本書，閱讀出現該用語大章的Introduction，以及刊載小節的前後內容，就能掌握該領域用語的周邊知識，充分地理解用語。
想要報考統計檢定的人，首先要確認自己報考級數的出題範圍，接著試著閱讀本書包含出題範圍表中出現的用語頁面。本書會盡可能地使用例題和具體範例來說明學習項目，理解這些內容，就能直接提升檢定考試的解題能力。閱讀本書涵蓋的出題範圍之後，再做過去三年的考古題，我想這樣應該就足以通過檢定考試了。本書的優點在於，各個項目幾乎都是以橫跨兩頁的方式收錄，閱讀起來十分便利。我在學習時也閱讀過以對頁形式解說的書籍，因此很清楚如何掌握學習的節奏，學習起來也會比較輕鬆。如果想通過檢定考試，希望大家能好好利用本書。
希望本書能讓各位的命運朝更好的方向進行貝氏更新。
※1：iPhone在進行語音辨識（自然語言處理）時，就是使用貝氏統計。
※2：天氣預報是針對過去的資料進行統計處理，預測降雨機率。
※3：橫幅廣告是利用AB測試，隨機顯示A模式、B模式的廣告，再根據統計學（檢定）來判斷哪種廣告更具有吸引力。
※4：便利商店使用POS系統（銷售時點情報管理），無時無刻記錄消費者的動向，結合其他資訊，利用統計學計算出預期銷售額。
※5：電腦斷層掃描的圖像處理使用貝氏統計。
※6：新藥開發也使用了統計學中估計和檢定的觀念。
※7：命運是什麼？命運是受到決定，還是可以改變？這也是統計學給出的答案。（我認為）命運就是貝氏更新的馬可夫過程。
配送方式
-
台灣
- 國內宅配：本島、離島
-
到店取貨：
不限金額免運費
-
海外
- 國際快遞：全球
-
港澳店取：
訂購/退換貨須知
加入金石堂 LINE 官方帳號『完成綁定』，隨時掌握出貨動態：
提醒您！！
金石堂及銀行均不會請您操作ATM! 如接獲電話要求您前往ATM提款機，請不要聽從指示，以免受騙上當！
退換貨須知：
**提醒您，鑑賞期不等於試用期，退回商品須為全新狀態**
-
依據「消費者保護法」第19條及行政院消費者保護處公告之「通訊交易解除權合理例外情事適用準則」，以下商品購買後，除商品本身有瑕疵外，將不提供7天的猶豫期：
- 易於腐敗、保存期限較短或解約時即將逾期。（如：生鮮食品）
- 依消費者要求所為之客製化給付。（客製化商品）
- 報紙、期刊或雜誌。（含MOOK、外文雜誌）
- 經消費者拆封之影音商品或電腦軟體。
- 非以有形媒介提供之數位內容或一經提供即為完成之線上服務，經消費者事先同意始提供。（如：電子書、電子雜誌、下載版軟體、虛擬商品…等）
- 已拆封之個人衛生用品。（如：內衣褲、刮鬍刀、除毛刀…等）
- 若非上列種類商品，均享有到貨7天的猶豫期（含例假日）。
- 辦理退換貨時，商品（組合商品恕無法接受單獨退貨）必須是您收到商品時的原始狀態（包含商品本體、配件、贈品、保證書、所有附隨資料文件及原廠內外包裝…等），請勿直接使用原廠包裝寄送，或於原廠包裝上黏貼紙張或書寫文字。
- 退回商品若無法回復原狀，將請您負擔回復原狀所需費用，嚴重時將影響您的退貨權益。
商品評價